Ident. biometrica: reconocimiento de iris 1 Reconocimiento del iris R. P. Wildes, Iris recognition:...

ident. biometrica: reconocimiento de iris

1

Reconocimiento del iris

R. P. Wildes, Iris recognition: An emerging biometric technology, Proc. IEEE 85(9) pp.1348-1363

M. Negin, T.A. Chmielewski, M. Salganicoff, T.A. Camus, UMC von Seelen, P.L. Venetianerm G.G. Zhang An Iris biometric system for public and personal use, Computer feb 2000 pp.70


2

Motivación

• Es un método no invasivo de verificación biométrica

• Los iris son tan distintivos e invariantes como las huellas dactilares

• Pueden examinarse mediante métodos de visión por computador remotamente.


3


4


5

Unicidad e invariancia (estabilidad)

• Observación clínica:

• Biología del desarrollo: – Existe una dependencia genética pero la forma depende de la evolución

durante el desarrollo embrionario.

– La musculatura madura a los dos años de vida. La pigmentación evoluciona hasta la adolescencia.

• Algunas enfermedades del ojo pueden afectar al iris, pero son raras.

• Todavía no se han realizado estudios a gran escala sobre estabilidad y distintividad.

• El movimiento constante del iris produce variaciones en la pupila que pueden utilizarse para validar la presencia física y viva.


6

Pasos en el proceso

• Adquisición de la imagen

• Localización del iris y extracción de la imagen

• Reconocimiento y emparejamiento de patrones contra una base de datos.


7


8

Adquisición de la imagen

• Calidad versus no invasión.– Necesita imágenes nítidas– El nivel de iluminación no debe molestar al

ususario. La apertura de la cámara será alta (f-stop 11).

– Las imágenes deben estar bien posicionadas sin forzar la pose del usuario.

– Artefactos de iluminación deben ser eliminados.


9

Sistema de Daugman. Iris entre 100 y 200 pixels a una distancia de 15-46 cm usando una lente 330mm


10

• En el sistema de Daugman:– La iluminación es desde abajo.

– No puede evitar reflejos por lo que se ignora el cuadrante inferior.

– Proporciona al usuario una video realimentación directa para que posicione el iris, via un display miniatura colocado en linea con la cámara usando un partidor de rayos.

– La calidad de la imagen se evalua por bordes de alto contraste en la frontera entre iris y ésclera. Una de las imágenes de alta calidad se selecciona automaticamente.


11

Sistema de Wildes. Iris de 256 pixels desde 20 cm usando una lente de 80 mm.


12

• Em el sistema de Wildes– Los polarizadores eliminan la reflexion

especular.– El nivel de iluminación es muy cómodo.– Para el posicionamiento se colocan dos

cuadrados que deben estar superpuestos para una correcta posición. El usuario aprieta un boton para activar la captura de la imagen.


13


14

Extracción del iris

• Se trata de extraer la region interior al limbus e exterior a (alrededor de) la pupila.

• Las partes inferior y superior pueden estar ocluidas por los párpados y pestañas.

• La frontera de la pupila puede estar menos definida.

• El contraste con los párpados es muy variable.


15

Generalidades

• Se usa la magnitud de las primeras derivadas de la imagen para detectar los bordes del iris.– Enfasis en las verticales para el limbus.

– Enfasis en las horizontales para los párpados.

– Isotrópica para la pupila.

• Se usan modelos geométricos sencillos (circulos) para el limbus y la pupila.

• El sistema de Wildes modela los párpados como parabolas. El sistema de Daugman excluye las partes inferior y superior sin más.


16

Localización en DaugmanCentro y radio de la pupila

Propone un modelo de contornos activos que maximiza

La integración se limita a los cuadrantes izqdo y dcho para el ajuste del limbus. Para la pupila es más general


17

Localización en Wildes

Paso 1: la imagen se convierte a un mapa binario de bordes

Paso 2: transformada de Hough para detectar la forma circular


18

Resultados de la localización del iris con el sistema de Wildes.


19

Pattern matching fases

• Alinear espacialmente el patrón adquirido con el patrón en la base de datos.

• Escoger una representación que sea discriminativa

• Evaluar la bondad del emparejamiento

• Decidir si el patrón test y el de la BD correpsponden al mismo individuo.


20

Alineamiento

• Transformaciones afines: desplazamiento, escalado y rotación.

• La dilatación de la pupila no es problema, dado que las imágenes se toman en las mismas condiciones de iluminación.

• Los sistemas de Daugman y Wildes asumen buenas condiciones de captación.


21

Sistema de DaugmanObtiene una imagen en coordenadas polares con radio normalizado, lo que permite tratar la rotación en el plano imagen como un desplazamiento en .

Coordenadas de las fronteras pupilar y límbica. El origen se sitúa en el centro de la pupila.


22

Sistema de WildesCalcula la función de mapeo

que minimiza el funcional de error de registro con la imagen de la BD

Restringida a que la transformación sea dada por un escalado y una rotación

Los parámetros de la transformación se deducen por un método de minización iterativa.


23

Representación

• Características a una variedad de escalas

• Se aplican técnicas multiescala.

• Sistema de Daugman: filtros de Gabor bidimensionales

• Sistema de Wildes filtros isotrópicos: laplaciano de la gaussiana


24

Sistema de Daugman Filtros de Gabor en coordenadas polares:

Dados parámetros

Se genera un par de bits de acuerdo a:


25

Se cuantizan los parámtros para obtener una representación de 256 bytes

El filtrado de Gabor se realiza mediante un proceso de relajación relacionado con las redes de Hopfield.


26

Sistema de WildesAplica una pirámide de filtros LoG

Filtro 2D gausiano

Sucesión de imágenes suavizadas y submuestreadas

Sucesión de imágenes que aproximan el LoG a distintas escalas.


27

Representación multiescala obtenida mediante el procedimiento de filtradoy submuestreo descrito por Wildes. Las imágenes laplacianas correspondientes sirven para la representación.


28

Bondad del emparejamiento

• Se trata de evaluar la similitud entre los datos obtenidos de distintas imágenes de iris.

• Sistema de Dougman: calcula la distancia de Hamming entre representaciones

• Sistema de Wildes: se basa en la correlación normalizada


29

Sistema de Dougman

Para dos representaciones A y B se calcula la distancia de Hamming empleando el XOR.

Es un método muy eficiente computacionalmente que permite el examen de grandes bases de datos para identificación.


30

Sistema de WildesImágenes mxn

Correlación normalizada


31

Sistema de WildesLas correlaciones se aplican sobre bloques 8x8 en cada banda de frecuencias espaciales de la piramide laplaciana.

Se toma para cada banda la mediana de las correlaciones como valor representativo.

Los cuatro valores, uno por banda, caracterizan el ajuste del emparejamiento.

Solo se ha utilizado para verificación.


32

Decisión

• Corresponde a decidir si los datos provienen o no (impostor) del mismo iris.

• En statistical pattern recognition el proceso corresponde a estimar la distribución de las clases y decidir por la mas probable.

• La frontera de decisión es el cruce de las distribuciones de las clases.

• Para estimar los parámetros de decisión es preciso contar con casos de entrenamiento…


33

Sistema de Dougman

Asume que los bits de la representación son independientes. La probabilidad de coincidencia de los bits sigue la distribución binomial, que modela la probabilidad de k exitos en n intentos de Bernouilli.

La frontera de decisión se establece en función del porcentaje de coincidencias en los bits característicos.HD=0.32 es un umbral estándar para detectar impostores


34

Sistema de Wildes

Está dedicado a verificación , por lo que considera dos clases: Auténticos e impostores. El dato es la diferencia entre las correlaciones normalizadas por bandas.

Aplica el discriminante lineal de Fisher.

Matriz de dispersion (scatter) de la clase de auténticos.

Dispersión intraclase


35

Dispersión interclases

Ratio de varianzas interclase e intraclase

Transformación que maximiza el ratio de las varianzas inter e intra clase.

Punto de decisión optimo para clases con distribución gausiana e identica varianza.


36

Sistema público de Sensar


37

Sistema público incluye:

Dos cámaras estereo de campo de visión amplio (WFOV) localiza la cara en un volumen 3D

Una cámara de campo de visión estrecho (NFOV) con zoom y enfoque controlado para tomar la imagen del iris.

Un espejo pan-tilt para dirigir el eje optico de la cámara NFOV al ojo

Iluminación infrarroja para iluminar el volumen de adquisición de datos

Sistemas de cálculo

Director de mirada para orientar apropiadamente la mirada del usuario.


38

Sistema público de reconocimiento de iris de Sensar


39


40

Sistema personal de identificación mediante el iris. El usuario verifica el alineamiento del eje optico con el ojo


41

El sistema personal de identificación mediante el iris puede servir para la autentificación de los usuarios en internet de forma remota.

Ident. biometrica: reconocimiento de iris 1 Reconocimiento del iris R. P. Wildes, Iris recognition:...

Documents

Transcript of Ident. biometrica: reconocimiento de iris 1 Reconocimiento del iris R. P. Wildes, Iris recognition:...